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基于BiLSTM-CRF的中文分词与命名实体识别.zip

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简介：
本项目采用BiLSTM-CRF模型实现高效准确的中文分词及命名实体识别任务。通过深度学习技术优化自然语言处理流程，适用于各类文本分析场景。 资源包括：课程报告word文档、答辩PPT以及Python源码。通过实验了解中文分词的基本思路，并在实验中实现不同的中文分词处理方法。可以使用课堂上讲解过的算法，如基于统计或基于词典的分词方法，也可以采用课外学习到的方法，例如Bi-LSTM+CRF模型等进行对比分析。最终比较不同算法的分词效果和性能表现，以加深对各种中文分词技术的理解。

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  • 基于BiLSTM-CRF的中文分词与命名实体识别.zip
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    本项目采用BiLSTM-CRF模型实现高效准确的中文分词及命名实体识别任务。通过深度学习技术优化自然语言处理流程，适用于各类文本分析场景。 资源包括：课程报告word文档、答辩PPT以及Python源码。通过实验了解中文分词的基本思路，并在实验中实现不同的中文分词处理方法。可以使用课堂上讲解过的算法，如基于统计或基于词典的分词方法，也可以采用课外学习到的方法，例如Bi-LSTM+CRF模型等进行对比分析。最终比较不同算法的分词效果和性能表现，以加深对各种中文分词技术的理解。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，有效提升了NER任务中的精度与召回率。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境为：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。
     
  • 基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了实体边界检测与分类精度。 依赖：python==3.6（可选）、pytorch==1.6.0（可选）、pytorch-crf==0.7.2、transformers==4.5.0、numpy==1.22.4、packaging==21.3 温馨提示：新增了转换为onnx并进行推理的功能，具体内容在convert_onnx下，使用命令python convert_onnx.py执行。仅支持对单条数据的推理。在CPU环境下，原本的推理时间为0.714256477355957秒，转换后为0.4593505859375秒。需要安装onnxruntime和onnx库。 注意：原本的pytorch-crf不能转换为onnx，在这里使用了替代方案。目前只测试了bert_crf模型，其他模型可根据需求自行调整。 问题汇总： ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. 解决方法：pip install numpy==1.22.4 packaging.ver
     
  • 基于PyTorch和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种基于BiLSTM-CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了对复杂句子结构的理解能力。 基于PyTorch+BiLSTM_CRF的中文命名实体识别 文件结构说明： - checkpoints：模型保存的位置 - data：数据位置 - |-- cnews：数据集名称 - | |-- raw_data：原始数据存储位置 - | `-- final_data：标签、词汇表等信息存储位置 - logs：日志存储位置 - utils：辅助函数存放位置，包括解码、评价指标设置、随机种子设定和日志配置等功能 文件列表： - config.py：配置文件 - dataset.py：数据转换为PyTorch的DataSet格式 - main.py：主运行程序 - main.sh：运行命令脚本 - models.py：模型定义 - process.py：预处理，包括数据处理并转换成DataSet格式 运行命令示例： ``` python main.py --data_dir=data/cnews/final_data --log_dir=logs --output_dir=checkpoints --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids=0 --max_seq_len=128 ```
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，通过深度学习技术提升NER任务效果。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境如下：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。
     
  • 基于双向BiLSTM-CRF的命名实体识别
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    本研究提出了一种基于双向BiLSTM-CRF模型的命名实体识别方法，有效提升了对长距离依赖和语境信息的理解能力，在多项公开数据集上取得了优异性能。 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，旨在从文本中提取具有特定意义的命名实体，例如人名、地名以及组织机构名称等。 双向BiLSTM-CRF是一种常用于命名实体识别的技术架构。它主要包括以下几个部分： 1. 双向长短期记忆网络（Bidirectional LSTM）：这是一种循环神经网络结构，同时包含前向和后向两个方向的隐藏状态，通过学习上下文信息来捕捉词汇的意义特征。 2. 条件随机场模型（Conditional Random Field, CRF）：CRF是一种概率图模型，用于解决序列标注问题。在命名实体识别任务中，CRF层可以根据上下文的信息优化标签序列的整体效果，从而提高模型的准确性。 为了更准确地捕捉词汇的具体特征，通常会将字符级别的信息作为输入处理。通过学习字符级别的表示方法可以增强模型的表现力和理解能力。 具体的操作流程如下： 1. 将文本切分成词组或单词，形成一个词语序列。 2. 对每个词语进行字符层面的表达转换，可利用卷积神经网络（CNN）或者长短期记忆网络等结构实现这一过程。 3. 把生成的字符级表示与词汇级别的嵌入向量结合在一起作为输入数据，并将其送入双向LSTM中。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本项目提供了一种基于BERT、BiLSTM和CRF技术结合的命名实体识别解决方案。利用预训练语言模型BERT提取文本特征，并通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步捕捉上下文信息，最后使用条件随机场(CRF)进行序列标注，有效提高了实体识别精度与效率。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别方法在自然语言处理领域得到了广泛应用。这种结合了预训练模型BERT、双向长短期记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF的技术框架，能够有效提升文本中命名实体（如人名、地名和组织机构名称等）的识别精度与效率。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF技术的先进命名实体识别模型。通过深度学习方法提高对文本中特定实体（如人名、地名等）的准确识别能力，适用于自然语言处理中的多种场景应用。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip包含了结合了BERT、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）技术的模型，用于提高命名实体识别任务中的性能。该文件中详细介绍了如何利用这些先进的深度学习方法来改进自然语言处理领域内的特定问题解决能力。
     
  • 基于BERT、BiLSTM和CRF的中文景点命名实体识别
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的方法，专门针对中文景点文本进行命名实体识别，显著提升了实体识别的准确性和效率。 为了应对旅游文本在特征表示过程中遇到的一词多义问题，并解决旅游游记中的景点实体识别难题，特别是针对景点别名的问题，研究提出了一种结合语言模型的中文景点实体识别方法。该方法首先利用BERT语言模型提取文本中字级别的向量矩阵作为初始特征；然后采用BiLSTM来捕捉上下文信息；最后通过CRF（条件随机场）模型优化序列标注结果，从而准确地识别出旅游游记中的景点命名实体。实验结果显示，相较于现有研究的方法，该提出的模型在实际应用测试中表现出显著的性能提升，在准确率和召回率方面分别提高了8.33%和1.71%。
     
  • 基于BERT、BiLSTM和CRF的中文命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，利用预训练语言模型提升特征表示能力，并通过序列标注技术实现高精度实体识别。 1. 目录结构 - data：训练数据集 - models：构建的模型 - result：存放结果文件 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志记录 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper: 数据处理工具 - run.py: 程序执行入口 - train_val_test.py: 训练、验证和测试功能 - utils.py: 包含一些常用的功能函数 3. 运行说明 下载bert至项目路径，创建bert_model文件夹，并将预训练好的bert模型解压到该目录下。运行命令如下： ``` python3 run.py --mode xxx ``` 其中xxx为traintestdemo，默认值为demo。